基于统计信道信息的平流层大规模MIMO多用户系统关键技术研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61771308
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    62.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0103.通信理论与系统
  • 结题年份:
    2021
  • 批准年份:
    2017
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2018-01-01 至2021-12-31

项目摘要

Traditional bottlenecks in stratospheric communications such as spectrum scarcity, sidelobe interference, cell overlap and user tracking due to the increase of user access can be addressed by introducing the massive MIMO technique, which can significantly improve the spectrum efficiency and raise the link reliability. However, the massive MIMO technique also brings the drawback such as high implementation complexity, high hardware and signaling overhead in downlink training when directly applied to stratospheric multiuser systems. Towards this end, this study investigates the stratospheric massive MIMO multiuser system with respect to channel modeling, two-stage precoding and interference mitigation. We first formulate the correlation model and derive channel statistical information (e.g., correlation matrix) based on the propagation characteristics in stratosphere. In addition, we use various mathematical tools such as the stochastic matrix and the optimization theory to analyze the channel capacity in stratospheric massive multiuser MIMO systems. Secondly, based on the knowledge of user channel correlation, a two-stage precoding algorithm is derived to effectively reduce the computational complexity. As another outcome of our study, we apply the multiuser correlation matrix to investigate interference mitigation algorithms, which aim at presenting a viable propagation strategy with high data rates and low complexity.
近年来,平流层通信因其覆盖广、配置灵活、传输质量高等优势成为业界的研究热点,但由于用户接入量大,平流层通信存在频谱紧张,旁瓣干扰等问题。大规模MIMO技术的引入可以有效改善上述问题,提高平流层通信的频谱效率。但是,将大规模MIMO技术直接应用于平流层系统,会导致抗干扰算法对导频敏感、算法复杂度高、硬件开销大等问题。本项目将在信道建模,双层预编码,和干扰抑制等方面开展平流层大规模MIMO多用户系统的研究。首先依据平流层的传播特点,建立平流层大规模MIMO信道模型,得到信道统计状态信息,并采用随机矩阵和优化理论等数学工具分析平流层大规模MIMO多用户系统的信道容量;其次,根据以用户信道相关性为基础的分组方案,设计多用户FDD系统的双层预编码算法有效降低算法的复杂度;最后利用多用户间的相关性矩阵,进行干扰抑制算法研究,提出高速率、低复杂度可实现的平流层大规模MIMO多用户接入系统传输方案。

结项摘要

本课题对基于统计信道信息的平流层大规模MIMO多用户系统进行了研究,主要包括平流层多天线系统的信道建模、波束成形系统的性能分析、无线信道的容量分析、双层预编码算法以及干扰抑制等。通过研究,我们获得了多项符合课题目标的创新成果,主要包括 HAP-MIMO 多用户信道建模和基于散射体动态演进的 HAP-MIMO 信道建模、基于静态散射体和动态散射体的 HAP-MIMO 信道建模、机会波束成型-用户分组联合优化方案和基于多用户间的相关性干扰矩阵的干扰抑制算法等。在课题研究中,课题组成员在IEEE Trans Vehicular Tech、IEEE Trans Comm、IEEE Comm Letters、IEEE Wireless Comm Letters、电子学报、通信学报等国内外权威刊物以及ISCAS、WCSP、WPMC等知名会议上发表论文共35篇,申请并公开发明专利8项,其中授权7项,培养博士生3名,硕士生9名。

项目成果

期刊论文数量(18)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(17)
专利数量(8)
数字信道化器子信道滤波器技术研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    通信学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    何迪;文飞;应忍冬;武文权;何晨;蒋铃鸽
  • 通讯作者:
    蒋铃鸽
3-D Spatial Spectrum Fusion Indoor Localization Algorithm Based on CSI-UCA Smoothing Technique
基于CSI-UCA平滑技术的3维空间频谱融合室内定位算法
  • DOI:
    10.1109/access.2018.2873686
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    IEEE Access
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    He Di;Bouras Taha;Chen Xin;Yu Wenxian;Zhang Yi;Yang Yueming
  • 通讯作者:
    Yang Yueming
基于非线性多基站分布式混沌随机共振方法的无线通信系统定位技术研究
  • DOI:
    10.19306/j.cnki.2095-8110.2019.02.009
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    导航定位与授时
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    何迪;张毅;郁文贤
  • 通讯作者:
    郁文贤
Improvement of Noise Uncertainty and Signal-To-Noise Ratio Wall in Spectrum Sensing Based on Optimal Stochastic Resonance
基于最优随机谐振的频谱传感中噪声不确定性和信噪比墙的改进
  • DOI:
    10.3390/s19040841
  • 发表时间:
    2019-02-02
  • 期刊:
    SENSORS
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    He, Di;Chen, Xin;Yu, Wenxian
  • 通讯作者:
    Yu, Wenxian
User Grouping and Beamforming for HAP Massive MIMO Systems Based on Statistical-Eigenmode
基于统计特征模的 HAP 大规模 MIMO 系统的用户分组和波束成形
  • DOI:
    10.1109/lwc.2019.2902140
  • 发表时间:
    2019-02
  • 期刊:
    IEEE Wireless Communications Letters
  • 影响因子:
    6.3
  • 作者:
    Lian Zhuxian;Jiang Lingge;He Chen;He Di
  • 通讯作者:
    He Di

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其他文献

一种基于导频功率控制的WCDMA系
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    林黄娜;蒋铃鸽;何晨
  • 通讯作者:
    何晨
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    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    上海交通大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    蒋铃鸽
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  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    上海交通大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    肖榕;蒋铃鸽;何晨
  • 通讯作者:
    何晨
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  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    上海交通大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张元虎;何晨;蒋铃鸽
  • 通讯作者:
    蒋铃鸽
一种基于最小负载的移动Ad hoc网络路由协议
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    上海交通大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    赵旋;蒋铃鸽;何晨
  • 通讯作者:
    何晨

其他文献

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蒋铃鸽的其他基金

基于非理想CSIT的LTE/LTE-A无线通信系统的鲁棒干扰管理技术研究
  • 批准号:
    61371086
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  • 批准号:
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  • 项目类别:
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相似国自然基金

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  • 批准年份:
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相似海外基金

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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